构建机器学习算法的方法和建议

构建一个机器学习算法的推荐方法为： 1.从一个简单的能快速实现的算法开始，实现该算法并用交叉验证集数据测试这个算法 2.绘制学习曲线，决定是增加更多数据，或者添加更多特征，还是其他选择 3.进行误差分析：人工检查交叉验证集中我们算法中产生预测误差的实例，看看这些实例是否有某种系统化的趋势 但是有时候，只使用绝对误差值未必能能作为评判算法效果的唯一依据，还要借助其它参数，尤其当我们的训练集中有非常多

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